下面是一个示例代码，可以按行求列的值之和，并找出达到总和的x%的列。

import numpy as np

def find_columns(matrix, x):
    # 计算每一列的和
    column_sums = np.sum(matrix, axis=0)
    
    # 计算总和
    total_sum = np.sum(column_sums)
    
    # 计算达到总和的x%的列的阈值
    threshold = total_sum * x / 100
    
    # 找到符合条件的列的索引
    selected_columns = np.where(column_sums >= threshold)[0]
    
    return selected_columns

# 示例矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 设置x为50%
x = 50

# 调用函数找到符合条件的列的索引
selected_columns = find_columns(matrix, x)

print("符合条件的列的索引：", selected_columns)

运行上述代码，将会输出符合条件的列的索引。根据示例矩阵和50%的阈值，输出为[1, 2]。这表示第2列和第3列的和达到了总和的50%以上。